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- 对 MNIST手写体识别实验实现手写数字识别代码的个人查找与理解,对于map映射与数据增强和卷积神经网络的代码有充分的注释,卷积与池化的过程也有充分的注释标明,因本人能力很弱,难免有错误的地方,烦请大家指出,我会立即更正。 对 MNIST手写体识别实验实现手写数字识别代码的个人查找与理解,对于map映射与数据增强和卷积神经网络的代码有充分的注释,卷积与池化的过程也有充分的注释标明,因本人能力很弱,难免有错误的地方,烦请大家指出,我会立即更正。
- MindSpore1.5版本推出亲和算法库Boost1.0,目标是在不同的AI场景下,保持用户训练精度的同时,为用户提供高效的训练体验。本次课程对Boost性能提升原理做了讲解,并提供了两种相对易实现的模式。 Boost能够实现性能提升的原理主要有三方面构成: 1、梯度冻结: 训练过程中反响的时间占了大头,如果可以减少反向的次数,也可... MindSpore1.5版本推出亲和算法库Boost1.0,目标是在不同的AI场景下,保持用户训练精度的同时,为用户提供高效的训练体验。本次课程对Boost性能提升原理做了讲解,并提供了两种相对易实现的模式。 Boost能够实现性能提升的原理主要有三方面构成: 1、梯度冻结: 训练过程中反响的时间占了大头,如果可以减少反向的次数,也可...
- 本文介绍了如何在Ubuntu 18.04上源码安装MindSpore V1.5 GPU版本。干货满满。 本文介绍了如何在Ubuntu 18.04上源码安装MindSpore V1.5 GPU版本。干货满满。
- MindSpore两日训练营第六期内容MindSpore第六期主要有以下内容组成MindSpore AI科学计算MOE异构并行MindSpore Boost可视化集群调优MindSpore控制流MindSpore Lite 1.5六个内容都是围绕MindSpore最新的1.5版本的新特性进行介绍,也是通过课程了解新功能的一个不错的方法。在每个课程的最后都有两个作业,一个简单的和一个稍难一点... MindSpore两日训练营第六期内容MindSpore第六期主要有以下内容组成MindSpore AI科学计算MOE异构并行MindSpore Boost可视化集群调优MindSpore控制流MindSpore Lite 1.5六个内容都是围绕MindSpore最新的1.5版本的新特性进行介绍,也是通过课程了解新功能的一个不错的方法。在每个课程的最后都有两个作业,一个简单的和一个稍难一点...
- MindElec是MindSpore 1.5的新特性之一,它是MindScience科学套件的一部分。 MindElec是MindSpore 1.5的新特性之一,它是MindScience科学套件的一部分。
- 本文参考码云上MindSpore开源的coursehttps://gitee.com/mindspore/course与相关实验材料编写,对其中实验进行了复现,并添加了相关注释。#拉普拉斯矩阵GCN的核心基于拉普拉斯矩阵的谱分解(特征分解)。所以GCN算法的关键在于定义拉普拉斯矩阵。本文的拉普拉斯矩阵定义如下:L=U~−12H~U~−12L=\tilde{U}^{−\frac{1}{2}}\... 本文参考码云上MindSpore开源的coursehttps://gitee.com/mindspore/course与相关实验材料编写,对其中实验进行了复现,并添加了相关注释。#拉普拉斯矩阵GCN的核心基于拉普拉斯矩阵的谱分解(特征分解)。所以GCN算法的关键在于定义拉普拉斯矩阵。本文的拉普拉斯矩阵定义如下:L=U~−12H~U~−12L=\tilde{U}^{−\frac{1}{2}}\...
- **概述**:深度学习模型的计算任务分为训练和推理.训练往往是放在云端或者超算集群中,利用GPU强大的浮点计算能力,来完成网络模型参数的学习过程.一般来说训练时,计算资源往往非常充足,基本上受限于显存资源/多节点扩展/通讯库效率的问题。相对于训练过程,推理往往被应用于终端设备,如手机,计算资源/功耗都收到严格的限制,为了解决这样的问题,提出了很多不同的方法来减少模型的大小以及所需的计... **概述**:深度学习模型的计算任务分为训练和推理.训练往往是放在云端或者超算集群中,利用GPU强大的浮点计算能力,来完成网络模型参数的学习过程.一般来说训练时,计算资源往往非常充足,基本上受限于显存资源/多节点扩展/通讯库效率的问题。相对于训练过程,推理往往被应用于终端设备,如手机,计算资源/功耗都收到严格的限制,为了解决这样的问题,提出了很多不同的方法来减少模型的大小以及所需的计...
- 对config.cc的注释知识浅薄,还有许多未理解之处,欢迎各位纠正、讨论路径:mindspore\ccsrc\minddata\dataset\api\config.ccconfig即配置,是为了解决这个问题:把你所有的微服务配置通过某个平台比如 github, gitlib 或者其他的git仓库 进行集中化管理(当然,也可以放在本地).#include "minddata/dataset... 对config.cc的注释知识浅薄,还有许多未理解之处,欢迎各位纠正、讨论路径:mindspore\ccsrc\minddata\dataset\api\config.ccconfig即配置,是为了解决这个问题:把你所有的微服务配置通过某个平台比如 github, gitlib 或者其他的git仓库 进行集中化管理(当然,也可以放在本地).#include "minddata/dataset...
- 对.clang-format的部分注释知识浅薄,还有许多未理解之处,欢迎各位纠正、讨论。clang-format简介Clang-Format可用于格式化(排版)多种不同语言的代码。我们编写时需要注意代码的格式,通过该工具能够很好的管理代码格式。clang-format,它是基于clang的一个命令行工具,能够自动化格式:C、C++、Object-C代码,支持多种代码风格:Google、Chr... 对.clang-format的部分注释知识浅薄,还有许多未理解之处,欢迎各位纠正、讨论。clang-format简介Clang-Format可用于格式化(排版)多种不同语言的代码。我们编写时需要注意代码的格式,通过该工具能够很好的管理代码格式。clang-format,它是基于clang的一个命令行工具,能够自动化格式:C、C++、Object-C代码,支持多种代码风格:Google、Chr...
- 对于初学深度学习的人(就比如我)一定会对张量(Tensor)感到疑惑,因为自己经常见到它但就是不知道它的具体含义。在这篇文章我们就来看一下MindSpore中的Tensor,在此之前我们先来了解一下张量是什么。从神经网络来看,神经网络中的输入、输出和变换都是用张量表示的(张量是神经网络使用的主要数据结构)。从数学具体实例来看,张量可以是一个多维数组,就像这样:标量是0维张量向量是一维张量(一... 对于初学深度学习的人(就比如我)一定会对张量(Tensor)感到疑惑,因为自己经常见到它但就是不知道它的具体含义。在这篇文章我们就来看一下MindSpore中的Tensor,在此之前我们先来了解一下张量是什么。从神经网络来看,神经网络中的输入、输出和变换都是用张量表示的(张量是神经网络使用的主要数据结构)。从数学具体实例来看,张量可以是一个多维数组,就像这样:标量是0维张量向量是一维张量(一...
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